En el sector financiero, la rapidez y fiabilidad en el acceso a la información son primordiales. Sin embargo, la búsqueda de datos y la comunicación ineficaz a menudo dificultan este proceso. Ante este desafío, el London Stock Exchange Group (LSEG) ha desarrollado un asistente de inteligencia artificial (IA) con el objetivo de mejorar la eficiencia en sus servicios al cliente.
Este asistente, denominado Amazon Q Business, ha sido diseñado para responder de manera instantánea a preguntas, ofrecer resúmenes, generar contenido y realizar tareas específicas utilizando datos de sistemas empresariales. Gracias a esta herramienta, los empleados pueden trabajar de manera más creativa y organizada.
El asistente para agentes de servicio al cliente del LSEG ha implementado Amazon Q Business, demostrando ser capaz de acortar el tiempo necesario para generar respuestas, resumir documentos y recuperar información de consultas complejas de los miembros. Además, permite combinar datos de diversas fuentes, proporcionando citas textuales que verifican la información utilizada.
El London Clearing House (LCH), una división del grupo LSEG, se encarga de gestionar riesgos asociados a varias clases de activos, como tasas de interés y derivados. Ante el crecimiento continuo del LCH, su equipo ha evaluado cómo la IA generativa puede mejorar el apoyo a sus miembros, con el fin de incrementar su impacto en el éxito del cliente.
La colaboración entre el equipo de LCH y Amazon Web Services (AWS) ha sido fundamental en la creación de este asistente. Su finalidad es atender las consultas complejas de los miembros, tales como la elegibilidad del colateral y la compensación de productos en LCH. En el pasado, el equipo se basaba en documentos de políticas y preguntas frecuentes; sin embargo, el nuevo enfoque busca mejorar la experiencia del cliente y aumentar la productividad de los empleados.
Durante el desarrollo del asistente, se llevaron a cabo talleres para explorar diferentes enfoques de modelos de lenguaje, considerando tecnologías como Amazon SageMaker. La decisión final se inclinó hacia Amazon Q Business, dado su nivel de búsqueda en la web y su fácil integración.
El proyecto comenzó con la creación de una base de conocimientos interconectada que abarca documentos internos y fuentes externas. Se implementó un sistema de validación para asegurar la precisión de las respuestas generadas. Las pruebas demostraron que el asistente podía ofrecer respuestas precisas en cuestión de segundos, lo que se traduce en una mejora notable en la eficiencia operativa y en la satisfacción del cliente.
En las próximas fases de implementación, se planea integrar el asistente con otros sistemas de correo electrónico y gestión de relaciones con clientes, lo que ampliará su funcionalidad dentro de LSEG. Esta innovadora iniciativa no solo optimiza la gestión de las consultas, sino que también establece un modelo referencial para la adopción de tecnologías de IA en otros sectores del grupo.
La experiencia del LSEG con Amazon Q Business representa un avance significativo en el uso de inteligencia artificial en el servicio al cliente del sector financiero, permitiendo a las empresas manejar consultas complejas de manera más efectiva y eficiente.
